API Google Analytics — мощный инструмент, но далеко не интуитивный, требует технической подкованности. Это руководство для пользователей без навыков программирования, которые хотят использовать API для бизнеса. Если вы программист — вам поможет официальная документация.
Что такое API на примерах
Это набор инструкций, которые вы даете программе для получения нужного результата. Технически: программный интерфейс приложения.
Не путайте! Пользовательский интерфейс — это привычная система аналитики. Она создана для всех пользователей и визуализирует работу.
Программный интерфейс, API — это набор функций программы, то, что спрятано за красивой оболочкой для пользователей.
Простая аналогия — калькулятор. Вы даете ему на вход числа и операции, получаете на выходе результат вычислений. При этом вам не обязательно знать, как он работает: маленькие дети играются калькулятором без правил сложения или умножения.
Так и с программным интерфейсом — вы не знаете внутреннюю кухню: просто отправляете данные, которые нужно обработать, получаете готовый ответ.
Представьте себе еще один пример из реальной жизни: вы заказываете большой стакан капучино. В это время бариста прогревает стакан, готовит эспрессо под основу, взбивает молоко и делает много других вещей, о которых вы могли не задумываться. В результате получается готовый напиток по вашему запросу.
В следующий раз вы закажете маленький стаканчик латте, и не будете вдаваться в технические подробности, например, в чем разница приготовления. Вы делаете запрос, получаете результат.
В чем польза программного интерфейса
Автоматизация процесса
Несколько задач одновременно выполняются почти без участия человека.
Если вы долго работаете с GA, у вас есть опыт ручного копирования информации в таблицу для составления отчетов или анализа. С помощью API можно настроить автоматический конвейер с небольшим программированием, чтобы отправлять все напрямую. Это экономит время на более значимые действия.
Гибкость
Reporting API и пользовательский интерфейс основаны на одном наборе данных, единственное различие — методы анализа и представления. Первый инструмент намного лучше справляется с созданием специализированных решений для организаций с высокими аналитическими потребностями. В то время как второй предназначен для быстрого просмотра отчетов.
Потенциал
GA уже предоставляет структурированные наборы данных. Можно использовать программный интерфейс для их объединения из нескольких учетных записей и компаний, что позволяет разрабатывать алгоритмы машинного обучения, а также дает доступ к обширной базе знаний о бизнес-аналитике.
Почему пользовательского интерфейса мало
Часть проблем не решается с помощью интерфейса GA:
- Каналы и источники не обозначены правильно, и GA не может легко это исправить.
- Нужно больше гибкости в анализе URL-запросов.
- Требуется автоматизация отчетов, чтобы не анализировать их каждый день.
Почти все эти недостатки можно устранить с помощью API. Он более гибко обрабатывает данные по сравнению со стандартным интерфейсом. Это также делает возможными механизмы искусственного интеллекта.
Как работает GA
Источники данных
Система аналитики собирает информацию из различных источников. Три основных:
- Действия пользователя на вашем сайте или в приложении.
- Любые CRM, подключенные к GA.
- Собранная демографическая информация ваших посетителей.
Основываясь на конфигурациях учетной записи GA обрабатывает полученные сведения и преобразует в формат, готовый для анализа.
Ключевой момент: Google не показывает данные в табличной форме, которую вы видите в отчетах. Перед этим пройдет еще несколько этапов.
Что происходит во время сбора информации
Табличный формат может содержать 1–2 показателя (например, количество сеансов или просмотров страниц) и 2 параметра (например, возраст, пол).
Каждая строка после обращения к Google Analytics получает сотни показателей, метрик, что делает невозможным табличное представление.
Кроме того, Google Analytics учитывает потребности на разных уровнях анализа:
- обращение — для просмотра страниц, событий;
- сеанс — несколько обращений;
- пользователь — несколько сеансов.
По мере повышения уровня, например, от обращения до сессий, некоторая информация на более низком слое теряется навсегда в результате объединения. Это значит, потерянные сведения больше не доступны для анализа.
Обычно сохраняют все данные на уровне обращения и объединяют по необходимости на более высоком.
Основа интерфейса GA
Разработчики понимают, что большинство пользователей не справляется самостоятельно с обработкой больших объемов информации. Они определили наиболее важные анализы, которые пользователь должен провести на своем сайте, и создали пользовательский интерфейс как оболочку — это то место, где вы обычно просматриваете отчеты.
Тем не менее, разработанные функции лишь отображают взгляд разработчиков и могут отличаться от ваших потребностей.
Поскольку многие функции пользовательского интерфейса фактически разработаны с использованием Reporting, то последний также позволяет пользователям копировать части пользовательского интерфейса GA в свои собственные платформы или приложения для отчетов, предоставляя пространство для автоматизации.
Что предлагает Google
Из всех инструментов наиболее распространены два:
- Google Analytics Reporting API — текущая версия 4.
- Google Analytics Management API — текущая версия 3.
Первый — для получения всех видов данных из учетной записи. Им вы будете пользоваться чаще всего. Второй — для административных действий с учетной записью.
Ниже вы найдете еще несколько вариантов.
Reporting API
Reporting API — является наиболее распространенным программным интерфейсом Google Analytics. Как следует из названия, он работает со статистикой и извлекает сведения для создания отчетов в других средах.
Это основополагающий и необходимый инструмент, с которым работает большинство других API, перечисленных ниже. Сейчас он обновлен до версии 4. Если вы знакомы с более ранней, ее стоит обновить, чтобы воспользоваться преимуществами вычислений в реальном времени, расширенной сегментации и т.д.
Что делает:
- Запрашивает данные из десятков представлений или сайтов одновременно.
- Объединяет Google Analytics с другими источниками информации.
- Настраивает автоматические панели и пользовательские отчеты.
- Планирует экспорт GA в другие инструменты, такие как Excel.
- Уменьшает выборку путем разделения запросов.
Примеры использования:
- фирменные отчеты;
- автоматические электронные таблицы;
- перенос данных Google Analytics в отчет с другими источниками информации.
Management API
Management API — мощный инструмент автоматизации. Помимо отчетов, он позволит легко настраивать и обслуживать ваши учетные записи. Для работы с ним понадобится понимание иерархии аккаунта GA и пользовательских разрешений.
Что делает:
- Собирает информацию об учетных записях, ресурсах и представлениях пользователя.
- Настраивает связь между аккаунтами Google Analytics и Google Ads.
- Управляет разрешениями.
- Получает ID представления.
- Управляет аудиториями ремаркетинга.
Варианты использования:
- электронная таблица всех представлений, данных пользователей или учетной записи;
- массовое добавление фильтров или настроек.
Embed API
Embed API работает с сетью и взаимодействием. Если вы когда-нибудь хотели показать свои данные на интерактивных панелях или использовать библиотеки визуализации, интерфейс Embed делает это возможным.
Он основан на библиотеке JavaScript и имеет встроенные компоненты, которые позволяют сразу приступить к работе. Google Analytics предлагает демонстрацию, чтобы проверить и посмотреть, как будет выглядеть базовая панель управления с вашими данными.
Примеры использования:
- анимированная инфографика;
- онлайн-панели;
- обмен данными в интернете для большой команды.
Помимо основ, вы можете комбинировать программный интерфейс с плагинами D3 (Data Driven Documents) для создания интерактивных визуализаций, которые можно просматривать прямо в браузере.
Metadata API
Metadata API еще одна вспомогательная библиотека с доступом к последним атрибутам и вычислениям всех параметров и показателей. Предоставляет информацию о допустимых областях действия.
Примеры использования:
- поддержание автоматических отчетов в актуальном состоянии;
- поиск параметров и показателей, которые работают вместе.
Multi-Channel Funnel API
Многоканальные последовательности похожи на отчеты в реальном времени в Google Analytics тем, что используемые для них данные отличаются от всех других стандартных отчетов. Этот интерфейс позволяет запрашивать сведения по полным путям взаимодействий: ассоциированные конверсии, мультисеансовые точки соприкосновения и атрибуция, выходящая за рамки модели последнего клика.
Примеры использования:
- пользовательское моделирование атрибуции.
Real Time Reporting API
Все инструменты, перечисленные здесь, требуют предварительной обработки информации, прежде чем выдать результаты. Real Time Reporting — исключение. Он в режиме реального времени отображает нужные цифры.
Для информационных сайтов доступны большие панели востребованных статей в реальном времени.
На сайтах электронной коммерции можно показывать сводки с сообщениями «10 людей, которые прямо сейчас просматривают этот товар», чтобы подтолкнуть пользователей к более быстрой покупке.
Примеры использования:
- визуализация, сводки, уведомления в режиме реального времени;
- уведомления о тенденциях.
Provisioning API
Один из новейших инструментов, доступ к которому сейчас ограничен — только по приглашениям. Позволяет создавать представления, ресурсы и учетные записи с нуля с нужными настройками.
Например, компании требуется более 200 представлений или ресурсов с конкретными настройками. Provisioning API успешно с этим справляется.
Варианты применения:
- программное или массовое создание представлений.
Подводим итоги
Google Analytics API можно использовать без знаний программирования. Гугл предоставляет подробную документацию и примеры, а процесс автоматизируют Account Explorer или Query Explorer.
